FINDING #1459 · UNIT ID 240107617
Auburn/FastNoise2
Modular node graph based noise generation library using SIMD, C++17 and templates
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
5% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
11.57
ACCEL
+7.96
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-10-30 · FORK-RETENTION 0.0% · 81 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
876
FOLLOWERS
248
OWNER ★
6,279
Engagement Signals
FORKS
164
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 81 / 81 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
Auburn/FastNoise2 собрал 81 звёзд за окно, тогда как у автора всего 248 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 876. Это даёт surprise-индекс 0.0126 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 81% OF 7797 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 7797 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.010.00+0.01ABOVE 81%
VELOCITY11.573.14+8.43ABOVE 85%
RETENTION0.0%8.6%-8.6 PPABOVE 0%
FORKS164338-174ABOVE 38%
SURPRISE0.010.00+0.01ABOVE 74%